SL <- select(iris, Sepal.Length)Error in select(iris, Sepal.Length): não foi possível encontrar a função "select"1. O software R
1 O software R
O artigo R: A Language for Data Analysis and Graphics1, escrito pelos desenvolvedores da linguagem George Ross Ihaka e Robert Clifford Gentleman, marca o início de uma nova era no processamento e análise de dados: o desenvolvimento do software R.
O R é uma linguagem e ambiente estatístico que traz muitas vantagens para o usuário, embora elas não sejam tão obvias inicialmente:
- O R é um Software Livre (livre no sentido de liberdade) distribuído sob a Licença Pública Geral3, podendo ser livremente copiado, distribuído, e instalado em diversos computadores livremente. Isso contrasta com softwares comerciais, que têm licenças altamente restritivas, que não permitem que cópias sejam distribuídas ou instaladas em mais de um computador sem a devida licença (que obviamente é paga!);
- A grande maioria dos Softwares livres são grátis, e o R não é uma exceção;
- Os códigos-fontes R estão disponíveis para os usuários, e atualmente são gerenciados por um grupo chamado R Development Core Team4. A vantagem de ter o código aberto é que falhas podem ser detectadas e rapidamente corrigidas. Este sistema de revisão depende da participação dos usuários. Em contraste, em muitos pacotes comerciais, as falhas não são corrigidas até o lançamento da próxima versão, o que pode levar vários anos;
- O R fornece um interface de entrada por linha de comando (ELC).
No software R, todos os comandos são digitados e o mouse é pouco usado. Pode parecer antigo, pouco amigável ou até pobre em recursos visuais, mas isso faz com que nos deparemos com o melhor recurso do R: a sua flexibilidade. Para usuários familiarizados, a linguagem do R se torna clara e simples. Com poucos comandos, funções poderosas podem ser5 e o usuário é sempre consciente do que foi pedido através da ELC (Meus dados, minhas análises!). Isso contrasta com pacotes que possuem uma interface amigável (point-and-click), mas que escondem a dinâmica dos cálculos e, potencialmente, os seus erros. Finalmente, o R fornece uma ampla variedade de procedimentos estatísticos básicos ou que exigem grande esforço computacional (modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação, agrupamento, etc.) e recursos gráficos elegantes. Um dos pontos fortes de R é a facilidade com que gráficos de qualidade podem ser produzidos, incluindo símbolos matemáticos e fórmulas, quando necessário. O software R está disponível em uma ampla variedade de plataformas UNIX e sistemas similares (incluindo FreeBSD e Linux), Windows e MacOS.
2 O software RStudio
Quem ja é usuário de softwares por linhas de comando, como o SAS, provavelmente não vai notar muita diferença. Toda análise se resume à seguinte sequência dados > códigos > saída. A experiência do usuário com o R, no entanto, pode ser mais atrativa utilizando o RStudio6. O Rstudio é um produto de código aberto disponível publicamente em 28/02/2011 que está disponível gratuitamente. Ele é um ambiente de desenvolvimento integrado para R que inclui
- Janelas de edição de texto a partir das quais o código pode ser enviado para o console e/ou salvo no sistema operacional
- Listas de objetos em sua área de trabalho
- Histórico infinito dos comandos facilmente pesquisável com capacidade de inserir, a partir do histórico, um comando no console novamente;
- Interface com o sistema operacional para acesso a arquivos;
- Janela de ajuda com botões de voltar e avançar
- Download de pacotes.
Nesta seção serão abordados alguns aspectos básicos para que o usuário do R possa desenvolver as suas análises. Será dado enfoque para áreas básicas da interface, cujo conhecimento é necessário para que um usuário inicante possa realizar sua primeira análisee. A figura abaixo mostra as principais janelas do Rstudio, incluindo o script, o console, a “área de trabalho” e o output para gráficos.
No canto inferior direito, além de servir como output para gráficos (Plots), também é o local onde os pacotes utilizados nas análises (Packages) são instalados e maiores informações sobre as funções podem ser encontradas (Help).
2.1 Meu primeiro script
O primero passo é criar um novo script, seguindo os seguintes passos: File > New File > R script ou utilizando o atalho Ctrl+Shift+N. Para salvar um script, devemos clicar no botão com o símbolo de disquete (R/RStudio), escolher o nome do arquivo e o diretório onde o arquivo será armazenado no seu computador. Algumas importantes dicas:
Escolha sempre um nome sem caracteres especiais (ex., ç, ã, é, etc.)
Escolha sempre um nome curto ou abreviado, que identifique a finalidade das linhas de comando escritas (ex., dftese)
Evite espaços se o nome do arquivo for composto. Para isso, use um uderscore ‘_’(ex., df_tese)
2.2 Diretório de trabalho
Antes de iniciar as análises, recomenda-se escolher um diretório onde devem estar os inputs (dados) e para onde serão enviados os outputs (gráficos, arquivos .txt, .xlsx, etc). Para selecionar o diretório, basta seguir o caminho Session > Set Working Directory > Choosing diretory ou utilizar as teclas de atalho Ctrl+Shift+H.
3 Pacotes
Se você realizou o download do software R pela primeira vez e achou um tanto quanto “estranho” o pequeno tamanho do arquivo (~80 Mb), provalemente deve ter se perguntado como um software estatistico tão poderoso pode ser comprimido em um arquivo tão pequeno (pequeno em comparação com os +20 GB do SAS). A resposta é simples: somente os pacote básicos do R são baixados com o arquivo de instalação. Na medida em que o usuário necessita realizar uma análise específica, a instalação de um pacote que contém uma função específica para realizar tal análise é necessária.
A instalação dos pacotes pode ser realizada conforme a figura abaixo, ou utilizando o comando install.packages(). Após a instalação do pacote, o usuário deve utilizar a função library() para que o pacote seja carregado e as suas funções possam ser utilizadas. Quando o usuário tenta utilizar uma função pertencente a um determinado pacote e este pacote não está instalado (ou carregado), um erro é exibido.
nls()Como exemplo inicial, vamos tentar selecionar a variável Sepal.Length do conjunto de dados base iris utilizando a função abaixo. Cuidado, spoilers do pacote dplyr!
Posteriormente, o seguinte código é digitado e executado ao se selecionar a linha do código e clicar no botão run ou utilizando o atalho Ctrl+Enter).
Neste caso, um erro é exibido pois o pacote dplyr não está instalado ou carregado. Caso ele já estiver instalado, a mensagem de erro acima é superada ao carregar o pacote antes de executar a função.
Caso o pacote dplyr não esteja instalado, a maneira mais fácil de instalá-lo é instalando a coleção de pacotes tidyverse7 seguindo os passos da Figura 3 ou utilizando a seguinte função.
install.packages("tidyverse", dependencies = TRUE)
library(tidyverse)O tidyverse é uma coleção de pacotes R projetados para a ciência de dados, contendo, dentre outros, seguintes pacotes que serão utilizados neste material.
- ggplot2, para criação de gráficos.
- dplyr, para manipulação de dados.
- tidyr, para organização de dados.
- tibble, para criação de tibbles.
Praticamente todas as rotinas realizadas no R são baseadas em bibliotecas de códigos. Para instalar os pacotes necessários para reprodução deste material, o seguinte código é utilizado.
pacotes <- c("tidyverse", "esquisse", "metan", "rio")
# instalar os pacotes
install.packages(pacotes)É provável que a primeira instalação seja um pouco demorada, pois todas as dependências serão instaladas. Após finalizada a instalação, basta carregar o pacote que será utilizado com library().
Os pacotes disponibilizados no software R estão em constante atualização. Para verificar novas versões de pacotes é possível ir em Packages > Update que se encontra no canto inferior direito conforme demonstrado na Figura 5.
Por fim, para citar os pacotes, recomenda-se verificar a referência através da função citation(). Para o pacote metan, por exemplo, a referência oficial é encontrada no artigo que descreve o pacote
citation("metan")Please, support this project by citing it in your publications!
Olivoto T, Lúcio AD (2020). "metan: An R package for
multi‐environment trial analysis." _Methods in Ecology and
Evolution_, *11*(6), 783-789. doi:10.1111/2041-210X.13384
<https://doi.org/10.1111/2041-210X.13384>.
A BibTeX entry for LaTeX users is
@Article{,
title = {metan: An R package for multi‐environment trial analysis},
author = {Tiago Olivoto and Alessandro Dal’Col Lúcio},
year = {2020},
journal = {Methods in Ecology and Evolution},
volume = {11},
number = {6},
pages = {783-789},
doi = {10.1111/2041-210X.13384},
}4 Comandos elementares
4.1 Atribuições
Os comandos elementares podem ser divididos em expressões e atribuições. Por exemplo, podemos estar interessados em resolver a seguinte expressão \(10+15=25\).
10 + 15[1] 25No console quando passamos pelo comando, o R avalia a função e retorna o resultado. Caso queiramos armazenar este resultado em algum objeto, usamos a atribuição <- (Alt + -) que é utilizada no formato objeto <- operacao. Considerano o mesmo caso anterior, um objeto soma é criado com
soma <- 10 + 154.2 Operadores matemáticos
Conhecendo estes comandos elementares, podemos passar para as operações matemáticas mais utilizadas e que são cruciais na linguagem de programação. No R, estas operações são baseadas em símbolos ou funções que se assemelham à maioria dos outros softwares estatísticos.
1 + 1 # Soma[1] 22 - 1 # Subtração[1] 12 * 2 # Multiplicação[1] 41 + 2 * 2 ^ 2 # Eleva ao quadrado, multiplica e soma[1] 9((1 + 2) * 2) ^ 2 # Soma, multiplica e eleva ao quadrado[1] 36sqrt(4) # Raiz quadrada[1] 24^2 # Potência[1] 16log(10) # Por default, o logarítimo é de base e (logarítimo natural)[1] 2.302585log(100, 10) # Logarítimo de base 10[1] 2exp(100) # exponencial[1] 2.688117e+435 Fóruns e materiais de apoio
Footnotes
https://www.jstor.org/stable/1390807?seq=1#page_scan_tab_contents↩︎
Fonte: Robert Gentleman<https://biocasia2020.bioconductor.org/>; Ross Ihaka: <https://stat.auckland.ac.nz/>↩︎
https://www.gnu.org/licenses/quick-guide-gplv3.html↩︎
https://www.r-project.org/↩︎
Veja uma breve história de como o pacote metan, desenvolvido pelo prof. Olivoto, foi concebido https://methodsblog.com/2020/05/28/metan_package/↩︎
https://www.rstudio.com/↩︎
https://www.tidyverse.org/↩︎